复杂脑网络研究进展_结构_功能_计算与应用_孙俊峰

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1、第7卷第4期复杂系统与复杂性科学Vol．7No．42010年12月COMPLEXSYSTEMSANDCOMPLEXITYSCIENCEDec．2010文章编号:1672－3813(2010)04－0074－17复杂脑网络研究进展———结构、功能、计算与应用孙俊峰，洪祥飞，童善保(上海交通大学Med－X研究院，上海200030)摘要:对复杂脑网络的研究现状进行综述性介绍。首先回顾复杂网络和脑网络的基本概念，然后分别介绍基于结构性连接、功能性连接、和因效性连接而建立的3种不同类型的脑网络，进一步讨论了关于结构性脑网络和功能性脑网络之间关系的研究，以及基于计算模型的脑

2、网络研究，之后重点介绍复杂脑网络的两个重点应用，即在脑相关疾病和认知神经科学方面的研究现状，最后对脑网络的未来研究方向进行了讨论。关键词:复杂网络;脑网络;脑疾病;认知;计算中图分类号:N94;R74文献标识码:AASurveyofComplexBrainNetworks:Structure，Function，Computation，andApplicationsSUNJun-feng，HONGXiang-fei，TONGShan-bao(Med-XResearchInstitute，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanhai20003

3、0，China)Abstract:Asurveyofcomplexbrainnetworksisgiveninthispaper．Specially，afterabriefintroductionofthebackgroundofcomplexbrainnetworks，thebrainnetworksbasedonstructuralconnectivity，func-tionalconnectivity，andeffectiveconnectivityareintroducedrespectively，andtherelationshipbetweenstr

4、ucturalbrainnetworksandtherespectivefunctionalnetworksisfurtherdiscussed，andcomputationalstudiesofbrainnetworksbasedonbrainmodelsareintroducedaswell．Furthermore，theapplicationsofbrainnetworksonthestudiesofbraindiseaseandcognitionareintroducedrespectively．Atlast，discus-sionsonthefutur

5、eresearchtopicsofbrainnetworksaregiven．Keywords:complexnetworks;brainnetworks;braindisease;cognition;computation1引言［1］1998年《Nature》上的论文报道了一种小型线虫(C．elegans)的神经连接网络具有小世界特性(即这收稿日期:2010－10－02基金项目:教育部科学技术研究重点项目(109059);国家自然科学基金项目(60901025);上海交通大学“医工(理)交叉研究基金”项目(YG2010MS86)作者简介:孙俊峰(1979－)，

6、男，湖北广水人，助理研究员，博士，主要研究方向为脑网络建模理论及其在脑疾病和认知上的应用、生物医学信号处理算法及应用等，email:jfsun@sjtu．edu．cn。第7卷第4期孙俊峰，等:复杂脑网络研究进展———结构、功能、计算与应用·75·种网络具有小的特征路径长度和大的聚类系数)并推测大脑的神经连接网络也具有小世界特性，很快大量的关于大脑神经功能性连接网络和结构性连接网络的研究均证实了这一推测，即脑网络具有“经济的”小世［2－3］界特性。实际上，大脑神经连接网络的这种特性与脑功能的两个基本组织原则，即功能性分化(segrega-tion，空间距离邻近的神

7、经元彼此之间连接的概率较高，并形成具有一定独立功能的单元，大脑神经连接网络的聚类系数可以反映这一特征)和功能性整合(integration，空间远离的神经元彼此之间连接的概率较低，大［2，4］脑神经连接网络的特征路径长度可以反映这一特征)相对应。长的轴突投射(axonalprojection)需要付出更多的物质和能量代价，因此大脑不同功能单元之间的神经元连接不如单元之内的神经元连接多，但少量的长的轴突投射已足以使脑神经连接网络具有小的特征路径长度(这一特征可使信息物质等在对应的网络上传播所需要付出的代价较小)，从而使大脑达到既整体协作又局部专注的“经济的”(即少

8、的物质和能量消［2］耗)